Informatique

Formation Modern Data Stack : Comprendre l'écosystème Snowflake, dbt et Fivetran

Cette formation détaille l'architecture d'une Modern Data Stack autour de Snowflake, dbt et Fivetran. Elle couvre l'ingestion de données via Fivetran, le stockage et le traitement dans Snowflake, et la modélisation avec dbt pour des pipelines ELT robustes. Des cas d'usage concrets illustrent l'intégration de ces outils pour l'analyse de données.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
14 h · 2 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Concevoir un pipeline ELT avec Fivetran, Snowflake et dbt
Modéliser des données avec dbt dans Snowflake
Automatiser l'ingestion de données avec Fivetran
Optimiser le stockage et le traitement dans Snowflake

Programme détaillé

8 modules · 14 heures
01

Introduction à la Modern Data Stack et au paradigme ELT

  • —Identifier les composants fondamentaux d'une Modern Data Stack.
  • —Distinguer les principes de l'ELT (Extract, Load, Transform) du ETL traditionnel.
  • —Expliquer les avantages d'une architecture Cloud pour les pipelines de données.
02

Snowflake : Architecture et fonctionnalités de Data Warehouse Cloud

  • —Décrire l'architecture multi-cluster partagée de Snowflake.
  • —Expliquer les concepts de Virtual Warehouses et de stockage séparé.
  • —Utiliser les fonctionnalités de gestion des données (clonage, Time Travel) dans Snowflake.
03

Fivetran : Ingestion automatisée et connecteurs de données

  • —Détailler le rôle de Fivetran dans l'extraction et le chargement des données.
  • —Configurer un connecteur de données Fivetran pour une source (ex: Salesforce).
  • —Expliquer le mécanisme de réplication incrémentale des données par Fivetran.
04

Intégration Fivetran-Snowflake : Pipeline d'ingestion

  • —Établir la connexion entre Fivetran et un Data Warehouse Snowflake.
  • —Surveiller le statut et les logs d'un pipeline d'ingestion Fivetran.
  • —Gérer les schémas et les tables créés par Fivetran dans Snowflake.
05

dbt Core : Transformation et modélisation SQL

  • —Expliquer le rôle de dbt dans la transformation et la modélisation des données.
  • —Créer des modèles de données avec dbt en utilisant des requêtes SQL.
  • —Utiliser les concepts de sources, de tests et de documentation dans dbt.
06

dbt et Snowflake : Orchestration des transformations

  • —Connecter un projet dbt à une instance Snowflake.
  • —Exécuter des transformations SQL complexes sur des données Snowflake avec dbt.
  • —Gérer les dépendances entre les modèles de données dbt.
07

Cas d'usage : Pipeline analytique complet avec Fivetran, dbt, Snowflake

  • —Mettre en œuvre l'ingestion de données CRM (Salesforce) vers Snowflake via Fivetran.
  • —Modéliser les données de vente avec dbt pour des rapports d'analyse.
  • —Orchestrer l'exécution séquentielle des tâches Fivetran et dbt.
08

Bonnes pratiques et maintenance des pipelines de données

  • —Appliquer des tests de données avec dbt pour assurer la qualité.
  • —Optimiser les performances des requêtes Snowflake pour les modèles dbt.
  • —Décrire les stratégies de surveillance et de gestion des erreurs dans un pipeline ELT.
Le conseil de l'expert

Dans le cadre de notre formation "Modern Data Stack : Comprendre l'écosystème Snowflake, dbt et Fivetran", un des objectifs pédagogiques clés est de concevoir un pipeline ELT avec Fivetran, Snowflake et dbt. Cet aspect pratique est essentiel pour permettre aux participants de maîtriser l'architecture moderne des données, en intégrant les meilleures pratiques pour l'ingestion et la transformation des données. Un défi fréquent que rencontrent les apprenants est la difficulté à orchestrer efficacement les différents composants de la stack. Beaucoup d'entre eux sous-estiment l'importance de la modélisation des données et des transformations SQL, ce qui peut entraîner des pipelines inefficients et des analyses peu fiables. Cette formation aborde ces problématiques de manière concrète, en fournissant des outils et des techniques adaptés. Ce qui distingue notre approche, c'est notre capacité à combiner théorie et pratique à travers des cas d'utilisation réels et des exercices pratiques. Les participants auront l'opportunité de travailler directement sur des projets, leur permettant ainsi de comprendre non seulement comment utiliser Snowflake, dbt et Fivetran, mais aussi comment optimiser leur performance dans un environnement professionnel. Cela crée une expérience d'apprentissage immersive qui va au-delà de simples concepts théoriques. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous encourage à venir avec des questions précises sur vos projets actuels ou vos défis en matière de données. Profitez des échanges avec les formateurs et vos pairs pour enrichir vos connaissances. L'interaction est une clé essentielle pour transformer cette formation en une véritable opportunité de développement professionnel. Vous en ressortirez avec des compétences pratiques et immédiatement applicables.

Pourquoi choisir cette formation en informatique

🎯

Pipeline ELT Pratique

Apprenez à concevoir un pipeline ELT efficace en utilisant Fivetran, Snowflake et dbt, un élément clé de la formation.

🛠️

Modélisation Avancée avec dbt

Maîtrisez la transformation et la modélisation SQL avec dbt dans Snowflake, essentielle pour optimiser vos flux de données.

⚙️

Automatisation des Données

Découvrez comment automatiser l'ingestion de données avec Fivetran, réduisant ainsi le temps de traitement et augmentant l'efficacité.

☁️

Architecture Cloud de Snowflake

Explorez les fonctionnalités avancées de Snowflake, un Data Warehouse Cloud performant, pour améliorer votre gestion des données.

🔗

Intégration Fivetran-Snowflake

Apprenez à intégrer Fivetran avec Snowflake pour créer des pipelines d'ingestion fluides et efficaces dans vos projets.

📈

Optimisation des Performances

Acquérez des techniques pour optimiser le stockage et le traitement des données dans Snowflake, augmentant la performance de vos analyses.

Compétences acquises

Concevoir un pipeline ELT avec Fivetran, Snowflake et dbt

Mettre en œuvre un pipeline d'ingestion et de transformation de données en utilisant Fivetran pour l'extraction/chargement, Snowflake comme Data Warehouse Cloud, et dbt pour la modélisation SQL.

Modéliser des données avec dbt dans Snowflake

Développer des modèles de données réutilisables et testables dans Snowflake en utilisant dbt, incluant la création de vues, tables matérialisées et tests de données.

Automatiser l'ingestion de données avec Fivetran

Configurer et gérer des connecteurs Fivetran pour l'extraction automatisée et le chargement de données depuis diverses sources vers Snowflake, en assurant la réplication incrémentale.

Optimiser le stockage et le traitement dans Snowflake

Utiliser les fonctionnalités de Snowflake, telles que les entrepôts virtuels et le clonage de tables, pour optimiser les performances de requêtes et la gestion des coûts.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Ingénieur Data Analyste Data Architecte Cloud Développeur BI

Prérequis

Aucun prérequis spécifique. La formation est destinée à tous les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en matière de data stack.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets Évaluation finale pour mesurer la compréhension des concepts Feedback régulier pour ajuster votre apprentissage

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

En savoir plus

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« De retour au travail, il a réussi à concevoir un pipeline ELT efficace en intégrant Fivetran et Snowflake. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Elle a automatisé l'ingestion de données, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement des informations. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Connaissance de SQL (requêtes complexes, DDL, DML). Familiarité avec les concepts de bases de données relationnelles. Notions de base sur les environnements cloud (AWS, Azure ou GCP). Expérience avec un outil de versioning (Git).

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